本项目致力于开发一种基于深度学习的心电图信号生成模型，旨在合成逼真的、具有各种病理特征的人工心电信号，以支持医疗研究和设备测试。
心电图（ECG）记录心脏的电生理活动，通过传感器捕捉每次心跳产生的微弱电信号。在医学研究、生物信号处理及医疗设备开发中，ECG模型与合成的心电信号具有重要作用。本段落将探讨如何利用MATLAB进行心电信号的模拟和分析。
首先了解ECG的基本特征：正常情况下，心脏电活动包括P波（心房收缩）、QRS波群（快速去极化）和T波（复极化）。此外还有U波、ST段及QT间期等元素。这些特征提供了心脏健康状况的重要信息。
使用MATLAB合成ECG信号的步骤如下：
1. **模型建立**：生理模型基于心脏解剖结构与电活动，而统计模型则依赖于大量真实数据。
2. **参数设定**：调整波形幅度、频率、持续时间及相位等，以模拟不同的心脏状态（如正常心律或心动过速）。
3. **噪声添加**：加入各种类型的真实环境噪声，例如高斯白噪和肌电干扰，用于测试信号处理算法的效果。
4. **信号处理**：利用MATLAB的工具箱对合成信号进行滤波、平滑及特征提取等操作。比如使用Butterworth或FIR滤波器去除噪音，并通过希尔伯特变换获得瞬时幅度与频率信息。
5. **评估分析**：将生成的心电信号与真实数据对比，计算相关系数和功率谱密度以量化信号质量。
实际应用中，合成ECG不仅用于算法开发及测试，在教学、设备校准等方面也有重要价值。例如在心电去噪研究中作为基准来验证算法效果。提供的“合成ECG”压缩包可能包含实现过程的MATLAB代码及其输出结果，这有助于深入理解生成方法并进行个性化修改和扩展，为心脏电活动的研究提供平台支持。
5星
